Probabilistic cooperative mobile robot area coverage and its application to autonomous seabed mapping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There are many applications that require mobile robots to autonomously cover an entire area with a sensor or end effector. The vast majority of the literature on this subject is focused on addressing path planning for area coverage under the assumption that the robot’s pose is known or that error is bounded. In this work, we remove this assumption and develop a completely probabilistic representation of coverage. We show that coverage is guaranteed as long as the robot pose estimates are consistent, a much milder assumption than zero or bounded error. After formally connecting robot sensor uncertainty with area coverage, we propose an adaptive sliding window filter pose estimator that provides a close approximation to the full maximum a posteriori estimate with a computation cost that is bounded over time. Subsequently, an adaptive planning strategy is presented that automatically exploits conditions of low vehicle uncertainty to more efficiently cover an area. We further extend this approach to the multi-robot case where robots can communicate through a (possibly faulty and low-bandwidth) channel and make relative measurements of one another. In this case, area coverage is achieved more quickly since the uncertainty over the robots’ trajectories is reduced. We apply the framework to the scenario of mapping an area of seabed with an autonomous underwater vehicle. Experimental results support the claim that our method achieves guaranteed complete coverage notwithstanding poor navigational sensors and that resulting path lengths required to cover the entire area are shortest using the proposed cooperative and adaptive approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle